手写IO流将”伽伽姐是我的女神”写入到文本文件到中?

你可以使用Java中的FileWriter和BufferedWriter来实现手写IO流将文本写入文件中。代码示例如下：

try {
    FileWriter fileWriter = new FileWriter("file.txt");
    BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(fileWriter);
    String text = "伽伽姐是我的女神";
    bufferedWriter.write(text);
    bufferedWriter.close();
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

这段代码会将"伽伽姐是我的女神"文本写入名为"file.txt"的文本文件中。

相关问题

PeOTN与IPRAN有什么联系和区别？

PeOTN和IPRAN都是用于传输数据的网络技术，但它们的应用场景和实现方式有所不同。

PeOTN技术是一种光传输技术，主要用于长距离、高速率的数据传输。PeOTN技术通过增加包交换技术，可以实现更加灵活高效的数据传输，同时支持以太网、SDH、OTN等多种协议。PeOTN技术的应用范围主要是在光传输网络中，用于承载大量的数据流量，提高网络的带宽利用率和可靠性。

而IPRAN（IP-based Radio Access Network）则是一种基于IP协议的无线接入网络技术，主要应用于移动通信领域。IPRAN技术可以将不同类型的无线接入设备通过IP网络进行互连，实现无缝漫游和无线宽带接入，提高无线网络的覆盖范围和传输效率。IPRAN技术的应用范围主要是在无线接入网络中，用于提供高速稳定的无线宽带接入服务。

因此，PeOTN和IPRAN虽然都是用于数据传输的网络技术，但它们的应用场景和实现方式不同。PeOTN主要应用于光传输网络中，而IPRAN主要应用于无线接入网络中。

pytorch ppl

PyTorch PPL（Perplexity，困惑度）是用于评估语言模型性能的指标。它是交叉熵损失的指数函数。在PyTorch中，可以使用`F.cross_entropy`函数来计算交叉熵损失，然后使用`torch.exp`函数对损失进行指数化得到PPL。

下面是计算PyTorch PPL的示例代码:

from torch import Tensor
import torch.nn.functional as F

def perplexity(outputs: Tensor, targets: Tensor, config=None):
    ce = F.cross_entropy(outputs.view(-1, outputs.size(-1)), targets.view(-1), ignore_index=config.data.pad_id if config is not None else None)
    return torch.exp(ce)